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基于变分模态分解与多尺度熵的滚动轴承故障诊断方法
标题：基于变分模态分解与多尺度熵的滚动轴承故障诊断方法
摘要：
滚动轴承故障的准确诊断对于设备的安全运行和故障预防具有重要意义。本文提出了一种基于变分模态分解（VMD）与多尺度熵（MSE）的滚动轴承故障诊断方法。该方法结合了VMD的信号去噪和频率分解能力以及MSE的故障特征提取能力，可以有效地提高滚动轴承故障的诊断准确性。
关键词：滚动轴承，故障诊断，变分模态分解，多尺度熵
1.引言
滚动轴承是机械设备中常见的零部件，承载着旋转设备的载荷。由于长时间运行和外界环境因素的影响，滚动轴承容易发生磨损、疲劳、裂纹等故障，进而导致设备的运行不稳定和故障发生。因此，滚动轴承故障的准确诊断对于设备的安全运行和故障预防至关重要。
2.相关工作
目前，滚动轴承故障诊断的方法主要包括振动信号分析、频谱分析、时频分析等。然而，这些方法在抑制噪声和提取故障特征方面存在一定的局限性。
3.方法介绍
本文提出的滚动轴承故障诊断方法基于VMD和MSE。首先，采集到滚动轴承的振动信号，并使用VMD对信号进行去噪和频率分解，得到一组模态函数。然后，对每个模态函数进行多尺度熵计算，以提取故障特征。最后，将各个模态函数的多尺度熵特征进行综合分析，得到滚动轴承的故障诊断结果。
4.实验设计与结果分析
本文选取了多个滚动轴承的振动信号进行了实验验证。通过对比分析诊断结果与实际故障的对应关系，证明了本文提出的方法在滚动轴承故障诊断中的有效性和准确性。
5.结论与展望
本文提出了一种基于VMD和MSE的滚动轴承故障诊断方法，该方法综合利用了VMD的信号去噪和频率分解能力以及MSE的故障特征提取能力，可以提高滚动轴承故障的诊断准确性。然而，本文的研究还存在一些局限性，如需要更多的实验验证和进一步改进算法等。未来的研究可以进一步探索基于机器学习和深度学习的滚动轴承故障诊断方法，以提高诊断的自动化和智能化水平。
参考文献：
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